• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.342-351
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• 2017

The neural decoding is a procedure that uses spike trains fired by neurons to estimate features of original stimulus. This is a fundamental step for understanding how neurons talk each other and, ultimately, how brains manage information. In this paper, the strategies of neural decoding are classified into three methodologies: rate decoding, temporal decoding, and population decoding, which are explained. Rate decoding is the firstly used and simplest decoding method in which the stimulus is reconstructed from the numbers of the spike at given time (e. g. spike rates). Since spike number is a discrete number, the spike rate itself is often not continuous and quantized, therefore if the stimulus is not static and simple, rate decoding may not provide good estimation for stimulus. Temporal decoding is the decoding method in which stimulus is reconstructed from the timing information when the spike fires. It can be useful even for rapidly changing stimulus, and our sensory system is believed to have temporal rather than rate decoding strategy. Since the use of large numbers of neurons is one of the operating principles of most nervous systems, population decoding has advantages such as reduction of uncertainty due to neuronal variability and the ability to represent a stimulus attributes simultaneously. Here, in this paper, three different decoding methods are introduced, how the information theory can be used in the neural decoding area is also given, and at the last machinelearning based algorithms for neural decoding are introduced.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1603-1606
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• 2015

본 논문은 JCT-VC의 표준 레퍼런스 소프트웨어인 HM15.0을 통해서 HEVC 비디오를 다양한 크기와 모드로 인코딩한 뒤 동일한 워크스테이션에서 디코딩 작업을 수행한다. 이 결과로 나오는 디코딩 시간을 토대로 비디오 크기별 디코딩 복잡도에 관한 다중회귀분석을 진행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.538-540
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• 2004

Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2967-2969
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• 2005

2003년에 영상압축의 표준으로 제시된 H.264/AVC의 압축성능은 대부분 Context-based Adaptive Binary Arithmetic Codes (CAHAC)라는 새로운 엔트로피 코딩에 기인한 것이다. 그러나, CABAC의 뛰어난 성능에도 불구하고 복잡한 처리과정 때문에 하드웨어로 구현하기가 상당히 곤란하다. 곱셈기가 없는 알고리즘임에도 불구하고 영역(range), 오프셋(offset), 그리고 컨텍스트 변수들(context varivales)을 순차적으로 구해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 한번에 최대 두 비트를 디코딩 할 수 있는 예측기법을 통하여 CARAC의 전체적인 디코딩 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 한 비트를 디코딩하기 위해서는 두 개의 심볼(a set of binary symbols)에 대한 확률분포를 사전에 알아야 하지만, 제안된 방법에서는 두 비트를 동시에 디코딩할 수 있도록 네 개의 심볼(two sets of binary symbols)에 대한 확률 분포를 예측하여 디코더에 제공한다. 제안된 예측기법을 CABAC 디코더에 적용한 결과, 기존보다 10-13%의 복호시간을 단축하는 효과를 가졌다. 논문에서 제안된 예측기법을 통한 고속디코더의 구현은 확률을 기반으로 하는 신호처리에 사용되어 고속의 시스템을 구성하는데 효과적으로 적용될 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.11
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• pp.604-609
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• 2014

Decoding processes in portable media players have a high computational cost, resulting in high power consumption by the CPU. If decoding computations are reduced, the power consumed by the CPU is also be reduced, but such a choice generally results in a degradation of the video quality for the users, so it is essential to address this tradeoff. We proposed a new CPU power management scheme that can make use of the scalability property available in the H.164/SVC standard. We first proposed a new video quality model that makes use of a video quality metric(VQM) in order to efficiently take into account the different quantization factors in the SVC. We then propose a new dynamic voltage scaling(DVS) scheme that can selectively combine the previous decoding times and frame sizes in order to accurately predict the next decoding time. We then implemented a scheme on a commercial smartphone and performed a user test in order to examine how users react to the VQM difference. Real measurements show that the proposed scheme uses up to 34% fewer energy than the Linux DVFS governor, and user tests confirm that the degradation in the quality is quite tolerable.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2006.10a
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• pp.39-42
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• 2006

본 논문에서는 블록터보로드를 사용하는 OFDM 시스템에서 오류정정 능력을 향상시키기 위하여 블록터보코드를 디코딩하는데 있어 채널상태정보(CSI)를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 새로운 디코딩 알고리듬은 레일레이 페이딩 환경에서 채널정보를 사용하지 않는 기존의 디코딩 알고리듬과 비교를 하였으며 실험결과 새롭게 제안된 시스템의 경우 1 회 반복 복호에서 CSI 값을 적용하지 않은 기존의 복호 시스템의 4 회 반복 복호한 경우보다도 $3.SdB\;{\sim}\;5dB$의 성능 향상을 보임으로써 반복 복호의 시간을 70% 이상 감소시킬 수 있었다. 따라서 블록터보코드를 반복 복호하는 경우에 CSI 값을 적용한 시스템이 뛰어난 성능 향상과 더불어 반복 복호 시간을 줄임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.241-244
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• 2009

최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.13 no.6
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• pp.35-42
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• 2013

A new compressed image format is proposed to use a large size of image in mobile games without the constraints of hardware specifications such as memory amount, processing power, which encodes each block of a large size image in scan line order. Using the experiments, we show the effectiveness of proposed method compared with a general PNG in terms of compression ratios and required memory in decoding processes. Also, the loading delay can be reduced by decoding only the displaying area of a large image in run-time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.595-598
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• 2005

MPEG-4 Visual is, and international standard for the object-based video compression, designed for supporting a wide range of applications from multimedia communication to HDTV. To control the minimum decoding complexity required at the decoder, the MPEG-4 Visual standard defines the co-called video buffering mechanism, which includes three video buffer models. Among them, the VCV(Video Complexity Verifier) defines the control of the processing speed for decoding of a macroblock, there are two models: VCV and B-VCV distinguishing the boundary and non-boundary MB. This paper presents the evaluation results of decoding complexity by measuring decoding time of a MB for rectangular, arbitrarily shaped video objects and the various types of objects supporting the resolution of HDTV using the optimized MPEG-4 Reference Software. The experimental results shows that decoding complexity varies depending on the coding type and more effective usage of decoding resources may be possible.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.1060-1065
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• 2016

Recently, there is an emerging need for parallel UHD video processing, and the usage of computing systems that have an asymmetric processor such as ARM big.LITTLE is actively increasing. Thus, a new parallel UHD video processing method that is optimized for the asymmetric multicore systems is needed. This paper proposes a novel HEVC tile partitioning method for parallel processing by analyzing the computational power of asymmetric multicores. The proposed method analyzes (1) the computing power of asymmetric multicores and (2) the regression model of computational complexity per video resolution. Finally, the model (3) determines the optimal HEVC tile resolution for each core and partitions/allocates the tiles to suitable cores. The proposed method minimizes the gap in the decoding time between the fastest CPU core and the slowest CPU core. Experimental results with the 4K UHD official test sequences show average 20% improvement in the decoding speedup on the ARM asymmetric multicore system.